Spark-Core


Spark简介
Spark-Core核心算子
Spark-Core


文章目录

    • 一、RDD 编程
      • 1、RDD序列化
        • 1.2 Kryo序列化框架
      • 2、RDD依赖关系
        • 2.1 查看血缘关系
        • 2.2 查看依赖关系
        • 2.3 窄依赖
        • 2.4 宽依赖
        • 2.5 Stage任务划分
      • 3、RDD 持久化
        • 3.1 Cache缓存
        • 3.2 CheckPoint检查点
        • 3.3 缓存和检查点区别
        • 3.4 检查点存储到HDFS集群
      • 4、键值对RDD数据分区
    • 二、累加器
    • 三、广播变量


一、RDD 编程

1、RDD序列化

初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的。

Spark-Core_第1张图片

class User extends Serializable {
  var name: String = _
}

class Test04 {
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

  @Test
  def test(): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCore").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val rdd01: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(Array((111, "aaa"), (222, "bbbb"), (333, "ccccc")), 3)


    val user01: User = new User()
    user01.name = "list"
    val user02: User = new User()
    user02.name = "lisi"
    val userRdd01: RDD[User] = sc.makeRDD(List(user01, user02))

    //  没有序列化(java.io.NotSerializableException: day04.User)
    userRdd01.foreach(user => println(user.name))
    sc.stop()

  }
}
1.2 Kryo序列化框架

参考地址: https://github.com/EsotericSoftware/kryo

Java的序列化能够序列化任何的类。但是比较重,序列化后对象的体积也比较大。

Spark出于性能的考虑,Spark2.0开始支持另外一种Kryo序列化机制。Kryo速度是Serializable的10倍。当RDD在Shuffle数据的时候,简单数据类型、数组和字符串类型已经在Spark内部使用Kryo来序列化。

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.junit.Test

class Test04 {
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

  @Test
  def test(): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCore").setMaster("local[*]")
      // 替换默认的序列化机制
      .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      // 注册需要使用kryo序列化的自定义类
      .registerKryoClasses(Array(classOf[Search]))
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello", "world"))
    val search: Search = new Search("hello")
    val result: RDD[String] = rdd.filter(search.isMatch)
    println(result.collect().toList)
  }


}

//  关键字封装在一个类里面
//  需要自己先让类实现序列化  之后才能替换使用kryo序列化
class Search(val query: String) extends Serializable {
  def isMatch(s: String): Boolean = {
    s.contains(query)
  }
}

2、RDD依赖关系

2.1 查看血缘关系

RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

Spark-Core_第2张图片

  • 圆括号中的数字表示RDD的并行度,也就是有几个分区
rdd03.toDebugString
@Test
def test(): Unit = {
  val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCore").setMaster("local[*]")
  val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
  val rdd01: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
  println(rdd01.toDebugString)
  println("rdd01===")
  val rdd02: RDD[String] = rdd01.flatMap(_.split(" "))
  println(rdd02.toDebugString)
  println("rdd02====")
  val rdd03: RDD[(String, Int)] = rdd02.map((_, 1))
  println(rdd03.toDebugString)
  println("rdd03====")
  val rdd04: RDD[(String, Int)] = rdd03.reduceByKey(_ + _)
  println(rdd04.toDebugString)
  sc.stop()
}

Spark-Core_第3张图片

2.2 查看依赖关系

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RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是 RDD的parent RDD(s)是什么(血缘); 另一个就是RDD依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s),这种关系就是RDD之间的依赖(依赖)。

RDD和它依赖的父RDD(s)的依赖关系有两种不同的类型,即窄依赖(NarrowDependency)和宽依赖(ShuffleDependency)。

2.3 窄依赖

一对一、多对一

  • 窄依赖表示每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用(一对一、多对一)。
  • 窄依赖我们形象的比喻为独生子女。

Spark-Core_第6张图片

2.4 宽依赖

一对多,会引起Shuffle

  • 宽依赖表示同一个父RDD的Partition被多个子RDD的Partition依赖(只能是一对多),会引起Shuffle。

  • 总结:宽依赖我们形象的比喻为超生。

  • 具有宽依赖的transformations包括:sortreduceByKeygroupByKeyjoin和调用rePartition函数的任何操作。

  • 宽依赖对Spark去评估一个transformations有更加重要的影响,比如对性能的影响。

  • 在不影响业务要求的情况下,要尽量避免使用有宽依赖的转换算子,因为有宽依赖,就一定会走shuffle,影响性能。

Spark-Core_第7张图片

2.5 Stage任务划分

DAG有向无环图

DAG(Directed Acyclic Graph)有向无环图是由点和线组成的拓扑图形,该图形具有方向,不会闭环。

DAG记录了RDD的转换过程和任务的阶段。

RDD任务切分

RDD任务切分中间分为:Application、Job、Stage和Task

  • Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application;

  • Job:一个Action算子就会生成一个Job;

  • Stage:Stage等于宽依赖的个数加1;

  • Task:一个Stage阶段中,最后一个RDD的分区个数就是Task的个数。

注意:Application->Job->Stage->Task每一层都是1对n的关系。

@Test
def Test(): Unit = {
  val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCore").setMaster("local[*]")
  //  1、Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application
  val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
  val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
  val rdd01: RDD[String] = lineRdd.flatMap(_.split(" "))
  val rdd02: RDD[(String, Int)] = rdd01.map((_, 1))
  //  3、Stage:reduceByKey算子会有宽依赖,stage阶段+1。一共2个stage
  val resultRdd: RDD[(String, Int)] = rdd02.reduceByKey(_ + _)
  //  2、Job:一个Action算子就会生成一个Job。一共2个Job
  resultRdd.collect().foreach(println)
  resultRdd.saveAsTextFile("output")
  Thread.sleep(Long.MaxValue)
  sc.stop()
}

Application个数:

//  1、Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

Job个数

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Stage个数

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Task数量

  • 如果存在shuffle过程,系统会自动进行缓存,UI界面显示skipped的部分。
  • 从Stage中看有2个Task。

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3、RDD 持久化

3.1 Cache缓存

RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存,默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action算子时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。

//  cache底层调用的就是persist方法,缓存级别默认用的是MEMORY_ONLY
wortToOneRdd.cache()
//  可以更改缓存级别
wortToOneRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)

案例:

val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
val wortToOneRdd: RDD[(String, Int)] = wordRdd.map(word => (word, 1))
//  打印血缘关系(缓存前)
println(wortToOneRdd.toDebugString)
//  数据缓存
//  cache底层调用的就是persist方法,缓存级别默认用的是MEMORY_ONLY
wortToOneRdd.cache()
//  可以更改缓存级别
//    wortToOneRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)
wortToOneRdd.collect().foreach(println)
//  打印血缘关系(缓存后)
println(wortToOneRdd.toDebugString)

Spark-Core_第12张图片

缓存枚举参数

默认的存储级别都是仅在内存存储一份。在存储级别的末尾加上“_2”表示持久化的数据存为两份。

SER:表示序列化。

Spark-Core_第13张图片

缓存有可能丢失,或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除,RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换,丢失的数据会被重算,由于RDD的各个Partition是相对独立的,因此只需要计算丢失的部分即可,并不需要重算全部Partition。

自带缓存采用reduceByKey

// 采用reduceByKey,自带缓存
val wordByKeyRDD: RDD[(String, Int)] = wordToOneRdd.reduceByKey(_+_)
3.2 CheckPoint检查点

检查点:是通过将RDD中间结果写入磁盘

原因: 由于血缘依赖过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果检查点之后有节点出现问题,可以从检查点开始重做血缘,减少了开销。

检查点存储路径: Checkpoint的数据通常是存储在HDFS等容错、高可用的文件系统。

存储格式为: 二进制的文件。

检查点切断血缘: 在Checkpoint的过程中,该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。

检查点触发时间: 对RDD进行Checkpoint操作并不会马上被执行,必须执行Action操作才能触发。但是检查点为了数据安全,会从血缘关系的最开始执行一遍。

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//	设置检查点数据存储路径:
sc.setCheckpointDir("./checkpoint1")
//	调用检查点方法:
wordToOneRdd.checkpoint()

代码:

val rdd: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
//  业务逻辑
val rdd01: RDD[String] = rdd.flatMap(line => line.split(" "))
val rdd02: RDD[(String, Long)] = rdd01.map(word => (word, System.currentTimeMillis()))
//  增加缓存,避免再重新跑一个job做checkpoint
rdd02.cache()
//  数据检查点:针对wordToOneRdd做检查点计算
rdd02.checkpoint()
//  会立即启动一个新的job来专门的做checkpoint运算(一共会有2个job)
rdd02.collect().foreach(println)
//  再次触发2次执行逻辑,用来对比
rdd02.collect().foreach(println)
rdd02.collect().foreach(println)

执行结果:

通过页面http://localhost:4040/jobs查看DAG图。可以看到检查点切断了血缘依赖关系。

只增加checkpoint,没有增加Cache缓存打印 第1个job执行完,触发了checkpoint,第2个job运行checkpoint,并把数据存储在检查点上。第3、4个job,数据从检查点上直接读取。
增加checkpoint,也增加Cache缓存打印 第1个job执行完,数据就保存到Cache里面了,第2个job运行checkpoint,直接读取Cache里面的数据,并把数据存储在检查点上。第3、4个job,数据从检查点上直接读取。

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3.3 缓存和检查点区别
  • Cache缓存只是将数据保存起来,不切断血缘依赖。Checkpoint检查点切断血缘依赖。
  • Cache缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方,可靠性低。Checkpoint的数据通常存储在HDFS等容错、高可用的文件系统,可靠性高。
  • 建议对checkpoint()的RDD使用Cache缓存,这样checkpoint的job只需从Cache缓存中读取数据即可,否则需要再从头计算一次RDD。
  • 如果使用完了缓存,可以通过unpersist()方法释放缓存。
3.4 检查点存储到HDFS集群

如果检查点数据存储到HDFS集群,要注意配置访问集群的用户名。否则会报访问权限异常。

// 设置访问HDFS集群的用户名
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu")

// 需要设置路径.需要提前在HDFS集群上创建/checkpoint路径
sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop102:8020/checkpoint")

//  数据检查点:针对wordToOneRdd做检查点计算
rdd02.checkpoint()

4、键值对RDD数据分区

Spark目前支持Hash分区、Range分区和用户自定义分区。Hash分区为当前的默认分区。分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle后进入哪个分区和Reduce的个数。

  • 只有Key-Value类型的RDD才有分区器,非Key-Value类型的RDD分区的值是None
  • 每个RDD的分区ID范围:0~numPartitions-1,决定这个值是属于那个分区的。
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCore").setMaster("local[*]")
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
//	数据源处理
val rdd: RDD[(Int, Int)] = sc.makeRDD(List((1, 1), (2, 2), (3, 3)))
//	打印分区器
println(rdd.partitioner)
//	使用HashPartitioner对RDD进行重新分区
val rdd02: RDD[(Int, Int)] = rdd.partitionBy(new HashPartitioner(2))
//	打印分区器
println(rdd02.partitioner)
sc.stop()

Hash分区

HashPartitioner分区的原理:对于给定的key,计算其hashCode,并除以分区的个数取余,如果余数小于0,则用余数+分区的个数(否则加0),最后返回的值就是这个key所属的分区ID。

HashPartitioner分区弊端:可能导致每个分区中数据量的不均匀,极端情况下会导致某些分区拥有RDD的全部数据。

Spark-Core_第17张图片

Ranger分区

  RangePartitioner作用:将一定范围内的数映射到某一个分区内,尽量保证每个分区中数据量均匀,而且分区与分区之间是有序的,一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大,但是分区内的元素是不能保证顺序的。简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。

实现过程为:

第一步:先从整个RDD中采用水塘抽样算法,抽取出样本数据,将样本数据排序,计算出每个分区的最大key值,形成一个Array[KEY]类型的数组变量rangeBounds;

第二步:判断key在rangeBounds中所处的范围,给出该key值在下一个RDD中的分区id下标;该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的

  • 1)我们假设有100万条数据要分4个区
  • 2)从100万条中抽100个数(1,2,3, …… 100)
  • 3)对100个数进行排序,然后均匀的分为4段
  • 4)获取100万条数据,每个值与4个分区的范围比较,放入合适分区

二、累加器

分布式共享只写变量(Executor和Executor之间不能读数据)

  • 累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver中定义的一个变量,在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本,每个task更新这些副本的值后,传回Driver端进行合并计算。
  • 注意:Executor端的任务不能读取累加器的值(例如:在Executor端调用sum.value,获取的值不是累加器最终的值)。因此我们说,累加器是一个分布式共享只写变量。

Spark-Core_第18张图片

//	累加器定义(SparkContext.accumulator(initialValue)方法)
val sum: LongAccumulator = sc.longAccumulator("sum")
//	累加器添加数据(累加器.add方法)
sum.add(count)
//	累加器获取数据(累加器.value)
sum.value
val dataRdd: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("a", 4)))
//  设置新的累加器
val accSum: LongAccumulator = sc.longAccumulator("sum")
dataRdd.foreach(line => {
  //  使用累加器累加
  accSum.add(line._2)
})
//  获取累加器,累加后的值
println(accSum.value)

累加器要放在行动算子中

  • 因为转换算子执行的次数取决于job的数量,如果一个spark应用有多个行动算子,那么转换算子中的累加器可能会发生不止一次更新,导致结果错误。
  • 所以,如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器,我们必须把它放在foreach()这样的行动算子中。
  • 对于在行动算子中使用的累加器,Spark只会把每个Job对各累加器的修改应用一次。
val value: RDD[Unit] = dataRdd.map {
  case (a, count) => {
    accSum.add(count)
  }
}
//假如放在map中,调用两次行动算子,map执行两次,导致最终累加器的值翻倍
mapRDD.collect()
mapRDD.collect()

三、广播变量

分布式共享只读变量

广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个Spark Task操作使用。

步骤:

  1. 调用SparkContext.broadcast(广播变量)创建出一个广播对象,任何可序列化的类型都可以这么实现。
  2. 通过广播变量.value,访问该对象的值。
  3. 广播变量只会被发到各个节点一次,作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。
//	声明广播变量
val bdStr: Broadcast[Int] = sc.broadcast(num)
//	使用广播变量
bdstr.value
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 3)
//  需要广播的值
val num: Int = 1
//  声明广播变量
val bdStr: Broadcast[Int] = sc.broadcast(num)
//  使用广播变量
val rdd02: RDD[Int] = rdd.filter(lin => {
  lin.equals(bdStr.value)
})
rdd02.foreach(println)

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